Pagrindinis skirtumas – dideli duomenys ir „Hadoop“
Duomenys renkami plačiai visame pasaulyje. Šis didelis duomenų kiekis vadinamas dideliais duomenimis arba dideliais duomenimis ir jo negali tvarkyti įprasti saugojimo įrenginiai. Šiai problemai išspręsti galima naudoti „Hadoop“programinės įrangos sistemą, kuri yra „Apache Software Foundation“atvirojo kodo sistema. Pagrindinis skirtumas tarp „Big Data“ir „Hadoop“yra tas, kad dideli duomenys yra daug sudėtingų duomenų, o „Hadoop“yra mechanizmas, leidžiantis efektyviai ir efektyviai saugoti didelius duomenis.
Kas yra dideli duomenys?
Duomenys gaunami kasdien ir dideliais kiekiais. Surinktus duomenis svarbu atitinkamai saugoti ir juos išanalizuoti, siekiant geresnių rezultatų.„Google“, „Facebook“kasdien surenka didžiulį duomenų kiekį. Duomenų tvarkymas ir jų analizė gali duoti naudos organizacijai. Banke būtina analizuoti duomenis, kad suprastume klientų informaciją, operacijas, klientų problemas. Šių duomenų analizė ir sprendimų kūrimas padidins pelną. Tai rodo, kad duomenys vaidina gyvybiškai svarbų vaidmenį, kad organizacija dirbtų efektyviai ir efektyviai. Duomenims sparčiai augant, nepakanka reliacinių duomenų bazių ar įprastų saugojimo įrenginių. Toks didelis duomenų rinkinys, kurį sunku saugoti ir apdoroti, gali būti pavadintas dideliais duomenimis arba dideliais duomenimis.
Didieji duomenys
Didieji duomenys turi tris savybes. Jie yra tūris, greitis ir įvairovė. Pirma, dideli duomenys yra didelis duomenų kiekis. Šie duomenys gali būti gigabaitų, terabaitų ar net didesni. Antrasis požymis yra greitis. Tai greitis, kuriuo generuojami duomenys. Tai yra pagrindinė savybė analizuojant aplinkos pokyčius ir aptinkant orlaivius. Tokiose situacijose duomenys turi būti tikslūs ir nuolatiniai. Tai yra svarbus veiksnys priimant sprendimus realiuoju laiku. Kita pagrindinė savybė yra įvairovė, kuri apibūdina duomenų tipą. Duomenys gali būti teksto formato, vaizdo įrašo, garso, vaizdo, XML formato, jutiklio duomenų ir kt.
Kas yra Hadoop?
Tai yra „Apache Software Foundation“sukurta atvirojo kodo sistema, skirta saugoti didelius duomenis paskirstytoje aplinkoje ir apdoroti lygiagrečiai. Jis turi veiksmingą paskirstymo saugyklą su duomenų apdorojimo mechanizmu. „Hadoop“saugojimo sistema žinoma kaip „Hadoop Distributed File System“(HDFS). Jis padalija duomenis tarp kai kurių mašinų. Hadoop vadovaujasi šeimininko ir vergo architektūra. Pagrindinis mazgas vadinamas pavadinimo mazgu, o vergais – duomenų mazgais. Duomenys paskirstomi tarp visų duomenų mazgų.
Pagrindinis algoritmas, naudojamas duomenims apdoroti sistemoje „Hadoop“, vadinamas žemėlapio mažinimu. Naudojant žemėlapių mažinimo programas, užduotis galima siųsti į pagalbinius mazgus. Numatytoji žemėlapio mažinimo programų rašymo kalba yra Java, tačiau galima naudoti ir kitas kalbas. Duomenų mazgai arba pavaldūs mazgai atliks analizės užduotį ir siunčia rezultatą atgal į pagrindinį mazgą / pavadinimo mazgą. Pagrindinis mazgas / pavadinimo mazgas turi Job Tracker, leidžiantį paleisti žemėlapio mažinimo užduotis pagalbiniuose mazguose. Slave mazgai / duomenų mazgai turi užduočių sekiklį, kad užbaigtų duomenų analizę ir siunčia rezultatus atgal į pagrindinį mazgą.
Hadoop Architecture
Hadoop turi tam tikrų pranašumų. Tai sumažina išlaidas, duomenų sudėtingumą ir padidina efektyvumą. Prie „Hadoop“klasterio lengva pridėti kitą įrenginį.
Koks yra Big Data ir Hadoop panašumas?
Ir Big Data, ir Hadoop yra susiję su didelėmis duomenų sumomis
Kuo skiriasi „Big Data“ir „Hadoop“?
Big Data vs Hadoop |
|
| Didieji duomenys yra didelis sudėtingų ir įvairių duomenų rinkinys, kurį sunku saugoti ir analizuoti naudojant tradicinius saugojimo metodus. | Hadoop yra programinės įrangos sistema, skirta efektyviai ir efektyviai saugoti ir apdoroti didelius duomenis. |
| Reikšmė | |
| Didieji duomenys neturi didelės reikšmės. | Hadoop gali padaryti didžiuosius duomenis prasmingesnius ir yra naudinga mašininiam mokymuisi bei statistinei analizei. |
| Saugykla | |
| Didelius duomenis sunku saugoti, nes juos sudaro įvairūs duomenys, pvz., struktūrizuoti ir nestruktūruoti duomenys. | Hadoop naudoja Hadoop paskirstytą failų sistemą (HDFS), kuri leidžia saugoti įvairius duomenis. |
| Prieinamumas | |
| Sudėtinga pasiekti didelius duomenis. | Hadoop leidžia greičiau pasiekti ir apdoroti didelius duomenis. |
Santrauka – dideli duomenys prieš Hadoop
Duomenų daugėja sparčiai. Visos vyriausybės ir verslo organizacijos renka duomenis. Duomenų analizė yra nepaprastai vertinga. Dideliam duomenų kiekiui saugoti neužtenka vieno kompiuterio. Šis didelis sudėtingų duomenų kiekis vadinamas dideliais duomenimis. Todėl dideli duomenys gali būti paskirstyti tarp kai kurių mazgų naudojant „Hadoop“. „Big Data“ir „Hadoop“skiriasi tuo, kad dideli duomenys yra daug sudėtingų duomenų, o „Hadoop“yra mechanizmas, leidžiantis efektyviai ir efektyviai saugoti didelius duomenis.
Atsisiųskite Big Data vs Hadoop PDF versiją
Galite atsisiųsti šio straipsnio PDF versiją ir naudoti ją neprisijungus, kaip nurodyta citatos pastaboje. Atsisiųskite PDF versiją čia. Skirtumas tarp didelių duomenų ir „Hadoop“
